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Type: Artigo de Evento
Title: Estimação Cega de Assinaturas Espaciais para Arranjos em Formato L Baseada em Modelagem Tensorial de Correlações Cruzadas
Authors: Gomes, Paulo Ricardo Barboza
Almeida, André Lima Férrer de
Mota, João César Moura
Keywords: Processamento de sinais em arranjos;Estimação de DoA;Decomposição tensorial
Issue Date: 2015
Publisher: https://www.sbrt.org.br/sbrt2015
Citation: GOMES, Paulo Ricardo Barboza; ALMEIDA, André Lima Férrer de; MOTA, João Cesar Moura. Estimação cega de assinaturas espaciais para arranjos em formato L baseada em modelagem tensorial de correlações cruzadas. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TELECOMUNICAÇÕES - SBrT, XXXIII., 01-04 set. 2015, Juiz de Fora, MG. Anais[…], Juiz de Fora, MG., 2015.
Abstract in Brazilian Portuguese: A estimação de assinaturas espaciais ou direção de chegada (do inglês, DoA - Direction of Arrival) é um problema chave em processamento de sinais em arranjos com aplicações em radar, sonar, comunicações móveis e outras. Neste artigo, propomos um método tensorial para resolver o problema de estimação cega de assinaturas espaciais. Considerando que um arranjo receptor em formato L ´e dividido em sub-arranjos menores, a decomposição de Tucker de um tensor de quarta ordem é formulada a partir da matriz de correlação cruzada dos dados recebidos nos diferentes sub-arranjos. Baseado nessa estrutura de ordem superior, o algoritmo iterativo proposto em [1] ´e adaptado para estimar de forma cega os ângulos de elevação e azimute dos sinais incidentes no arranjo em formato L. Os resultados de simulação obtidos mostram um melhor desempenho do método proposto quando confrontado com os algoritmos clássicos Propagator Method (PM), Multiple Signal Classification (MUSIC) e Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Techniques (ESPRIT).
Abstract: Spatial signature or direction of arrival (DoA) estimation is a key problem in array signal processing with applications in radar, sonar, mobile communications and others. In this paper, we propose a tensor-based method to solve the blind spatial signature estimation problem. By assuming that a L-shaped receiver array is divided into smaller subarrays, the Tucker decomposition of a fourth-order tensor is formulated from the cross-correlation matrix of received data in the different subarrays. Based on this higher-order structure, the iterative algorithm proposed in [1] is adapted to estimate blindly the elevation and azimuth angles of the incident signals in L-shaped arrays. Simulation results obtained shows that the proposed method gives better performance than the classical algorithms Propagator Method (PM), Multiple Signal Classification (MUSIC) and Estimation of Signal Parameters by Rotational Invariance Techniques (ESPRIT).
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/60321
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